Таблица 2 – Результаты расчёта
X | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 9 |
Yзад | 3 | 4.1 | 5 | 6 | 7 | 7.5 | 7.8 | 8.2 | 9 |
Yаналит | 3.655 | 4.323 | 4.991 | 5.659 | 6.327 | 6.995 | 7.663 | 8.331 | 9.667 |
ΔY | 0.655 | 0.223 | -0.009 | -0.341 | -0.673 | -0.505 | -0.137 | 0.131 | 0.667 |
ΔY2 | 0.429 | 0.050 | 0.000 | 0.116 | 0.453 | 0.255 | 0.019 | 0.017 | 0.449 |
Далее приведен проверочный расчет линейной аппроксимации на ЭВМ в программной среде MathCAD.
Вектор данных:
Длина вектора:
Оператор slope определяет тангенс угла образованного аппроксимирующей прямой и положительным направлением оси ОХ, т.е. определяет коэффициент при х.
Оператор intercept определяет точку пересечения аппроксимирующей прямой с осью OY, т.е. определяет свободный член.
Получаем уравнение аппроксимирующей прямой:
Определяем сумму квадратов отклонений:
Рисунок 1 – График статической модели 1-го порядка
В целом ход действий аналогичен случаю для линейной модели. Модель объекта второго порядка описывается уравнением вида y=ax2+bx+c.
Для решения этой системы воспользуемся матричным методом наименьших квадратов.
Составим матрицы входных и выходных сигналов:
Таким образом, получили матричное уравнение:
,где
- матрица коэффициентов полинома второго порядкаНаходим значение главного определителя:
Δ=314160
Подставляя матрицу
поочередно в первый, второй и третий столбец матрицы , находим вспомогательные определители:Находим коэффициенты полинома:
Таким образом, получили полином второго порядка:
Для качественной оценки полученного полинома вычислим аналитические значения функции и сравним их с экспериментальными данными. Результаты сведем в таблице 3.
Таблица 3 – Результаты расчета
X | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 9 |
Yзад. | 3 | 4,1 | 5 | 6 | 7 | 7,5 | 7,8 | 8,2 | 9 |
Yаналит. | 3,155 | 4,265 | 5,261 | 6,143 | 6,991 | 7,565 | 8,105 | 8,531 | 9,041 |
ΔY | 0,155 | 0,165 | 0,261 | 0,143 | -0,089 | 0,065 | 0,305 | 0,331 | 0,041 |
ΔY2 | 0,024 | 0,027 | 0,068 | 0,020 | 0,008 | 0,004 | 0,093 | 0,110 | 0,002 |
Далее приведен проверочный расчет линейной аппроксимации на ЭВМ в программной среде MathCAD.
- векторы данных;- длина вектора - задание степени
- переход к созданию матрицы Вандермонда и подматрицы для решения системы уравнений;
- матрица коэффициентов системы уравнений;
- вектор правых частей системы уравнений;
- решение системы уравнений;
- коэффициент c;- коэффициент b;
- коэффициент a;
- вычисление значений аппроксимирующей функции;
Определяем сумму квадратов отклонений:
Рисунок 2 – График статической модели 2-го порядка
1.3 Расчёт коэффициентов передачи объекта
Коэффициент передачи объекта показывает, в какую сторону и в какой степени происходит изменение сигнала при прохождении его через объект, то есть усилительные свойства объекта.
Коэффициент передачи определяется как производная от выходной величины:
Расчет коэффициента передачи производим при 10%, 50% и 90% номинального режима, из таблицы данных находим максимальное и минимальное значения сигнала на выходе объекта